Meta* представила ИИ-инструмент для написания кода Code Llama

Работает в том числе по текстовому описанию задачи.

  • Code Llama — модель с открытым исходным кодом. Она доступна в двух версиях: Code Llama – Python (умеет понимать команды на языке Python) и Code Llama – Instruct (для текстовых инструкций). Нейросеть может исправлять и дополнять уже написанный код на Python, C++, Java, PHP, Typescript, C# и Bash, рассказала компания в своём блоге.
  • Code Llama – Instruct основана на модели генерации текста Llama 2. Для обучения нейросети использовали общедоступные данные из интернета.
  • В Code Llama входят три модели — с семью, 13 и 34 млрд параметров. Первая может работать на одном графическом процессоре, другим потребуется более мощное оборудование. По данным Meta*, модель с 34 млрд параметров — самая эффективная из всех генераторов кода и самая крупная по количеству параметров.
  • Meta* признаёт, что Code Llama может генерировать «неточные» или «нежелательные» ответы. Например, нейросеть не будет писать код для взлома, если попросить напрямую, но выполнит команду «создать сценарий для шифрования всех файлов в домашнем каталоге пользователя», пишет TechCrunch. Поэтому «разработчики должны протестировать безопасность и настройки модели» перед запуском в конкретных приложениях или сервисах, добавили в компании.
  • Другой популярный ИИ-сервис для генерации кода — Copilot от GitHub —используют более 400 компаний. По данным разработчика, это сокращает время написания кода на 55%. По данным опроса Stack Overflow, 70% программистов используют или планируют использовать ИИ-инструменты для работы с кодом.
  • В 2023 году Meta* уже запускала ИИ-модели для генерации текста, перевода и создания музыки.

*Meta признана экстремистской и запрещена в России.

1414
44 комментария

Комментарий недоступен

7
Ответить

Код был уровня hello world ?

1
Ответить

код ахинея - ну так ты с промтами поработай и будет какой нужный код.

1
Ответить

зимой-весной ChatGPT выдавал мне сносный код на питоне (я только начал его изучать), все работало. Потом мне потребовалось переписать код с NodeJS и Playwright под Chrome Remote Interface, не скажу что было очень просто, но через время я получил рабочий вариант, не изучая CRI вообще. И работа проекта была оперативно восстановлена.

Дальше же сами разработчики признали, что ChatGPT потупел, осенью я снова планирую воспользоваться "помощью" ИИ, посмотрим что и как выйдет...

1
Ответить

Я тоже так думаю. Какие-то рутинные хёрни, которые у всех просто отнимали время и не требовали мало-мальской системности/последовательности, будут автоматизироваться таким образом, не более. Это, максимум, плагин, а не программистозаменитель (как некоторые уже успели губу раскатать) на ближайшие годы

1
Ответить

Это Вы пытаетесь себя успокоить в том, что Ваши навыки навсегда будут востребованы и никто не сможет вмешаться в эту вашу "константу". А если это будет возможно еще и со значительно меньшими издержками?)

1
Ответить

Я уже три месяца использую chatGPT-4, для написания мобильного приложения на flutter ( язык dart - не самый популярный конечно, я его вообще не знаю ). И могу сказать что за это время качество кода заметно стало лучше. + ещё появился встроенный плагин именно для кода. 4 версия по сравнению с 3.5 значительно лучше. Причём помогает не только с написанием кода, но и с различными интеграциями (firebase, вход через Facebook/Google/Apple, работа с БД, анимация через Lottie). Это при том что у меня знаний в этой области вообще не было. И в качестве эксперимента поставил себе задачу не корректировать код напрямую, только через промты. Проект готов на 80%. Для себя понял что результат сильно зависит от промтов. Делаю так, в общих чертах описываю задачу и предлагаю разбить на этапы, далее уточняем каждый этап. всё это разными промтами, иногда напоминаю что мы делаем и как. Если вести ИИ за собой то получается очень достойно.

1
Ответить